me studiul de caz 1 previziunea vanzarilor rezolvare winqsb si qm for windows

8/18/2019 ME Studiul de Caz 1 Previziunea Vanzarilor Rezolvare WINQSB Si QM for Windows

1/14

Seminar M odelar e Economi ca 2015-2016

Studi ul de caz 1: Previziunea vînzărilor cu modelul de nivelare exponenţială primară (rezolvare cu WINQSB și QM for Windows)

(Studiul 1 din lucrarea Modelarea economică. Studii de caz. Teste , autori: Raţiu -Suciu, C.,Luban, F., Hîncu, D., Ciocoiu, N., Editura ASE, Bucureşti, 200 9)

Firma “ALCOR” S.A. comercializează materiale consumabile şi de birou. Compartimentul demarketing a înregistrat pentru perioada trecută volumul vânzărilor pentru produsele asimilaterechizitelor de birou. Valorile înregistrate sunt prezentate în tabelul 1.

Tabelul 1

Luna calendaristică Vânzări înregistrate (u.m.) octombrienoiembriedecembrieianuariefebruariemartieapriliemai

2122161819141820

Lunar, se efectuează prognoze asupra vânzărilor lunii viitoare pentru dimensionareastocurilor şi orientarea cheltuielilor pentru reclamă şi publicitate. Conducerea firmei esteinteresată în estimarea volumului vânzărilor pentru luna iunie, cunoscând că previziuneainiţială pentru luna octombrie a fost de 21 u.m.

● Rezolvarea cu produsul informatic WINQSB :

- se selectează categoria de metodă Forecasting and Linear regression ;- se alege ca tip de problemă de prognozăTi me Series F orecasting .- Introducerea datelor generale ale problemei : titlul problemei (câmp opţional),

unitatea de timp, numărul de perioade din istoricul fenomenului previzionat pentrucare se cunosc date sau numărul de date istorice:se completează următoarele câmpuri:Problem Titl e - titlul problemei (opţional),Time Unit (unitatea de timp de lucru: zile, saptamani, luni etc.),Number of T imes (peri ods ) – numǎrul de date istorice.După completarea acestora, se continuă prinOK .


2/14


3/14


- M AD (media abaterilor absolute);- CFE (eroarea de prognoză cumulată); - MSE (media pătratică a erorilor); - MAPE (media erorilor procentuale absolute)

- Dacă se select ează opţiunea Assign values se dă valoarea coeficientului alpha prin

completarea câmpuluiSmoothing constant alpha . Daca se alege opțiuneaSearch the best nu mai este necesară completarea valorii lui alpha. - se definesc datele inţiale:

Number of per iods for for ecast - numărul de perioade pentru prognoză,I nitial value F(0) if known - valoarea iniţială corespunzătoare primei prognoze (dacă secunoaşte);

- din bara de sus a ecranului se selectează eventualResults şi apoi, una din opţiunile: ShowF orecasting Sumar ry , Show F orecasting Detail , Show F orecasting in Graph .

Pentru valoarea lui alpha = 0.3

Modelul ajustării exponenţiale simple:

F(t) =

x(t) + (1- )F(t-1) şi f(t+h) = F(t), unde este constanta de ajustare, 0 1, iar F(0) = x(1).

x(t): valoarea efectivă a vânzărilor la momentult , t=1,...,T ; F(t): valoarea ajustată la momentult ;

f(t+h): prognoza făcută la momentult pentru nivelul vânzărilor la momentul(t+h) ; h reprezintă numărul perioadelor din perioada de prognoză (h= 1).

F(1) = * x(1) + (1- )* F(0); F(0)=21; f(1)=F(0); F(2) = * x(2) + (1- )* F(1)=21.30, f(2)=F(1) etc.

Se obţin datele din tabelul următor în care cele mai importante informaţii sunt: - valoarea previzionată – se regăseşte în celula de pe linia 9 a coloanei Forecast by SES:


4/14


Calculul erorilor de prognoză:e(t) = x(t) - f(t)=x(t) - F(t-1) CFE ( Cumulative Forecast Error ) = e(t), t=1,...,n

unde n=7 (numărul gradelor de libertate); MAD ( Mean Absolute Deviation ) = n/e(t) , t=1,...,n MSE ( Mean Square Error ) = n/²e(t)Σ , t=1,...,n

1171.9782.63

7

8

2

2

t

t e

MSE

MAPE ( Mean Absolute Percent Error ) = 100 /n/x(t)|e(t)| , t=1,...,n Tracking Signal (TS ) = CFE / MAD

Se reprezintă datele – din butonul Results , se apelează opţiunea grafică:Show F orecasting inGraph.


5/14


Se modifică valoarea luialpha = 0.9 .Pentru a pune în evidenţă simultan rezultatele noi cu cele anterioare se bifează căsuţa dinstânga – jos Retain other method’s results.

Se obţine tabelul cu previziunea ptr.alpha =0.9 (s-au păstrat în tabel şi datele pentrualpha=0.3).


6/14


Se cautăvaloarea optimă a lui alpha (specificând criteriul de căutare) – se recomandăutilizarea lui MSE .


7/14



8/14


Rezolvarea cu QM for Windows/Forecasting:


9/14


Se selecteaza metoda de previziune si valoarea constantei de nivelare (alpha):

Dupa alegerea optiunii Solve se obțin următoarele rezultate:


10/14


Din men iul Window se pot selecta diverse ecrane cu diferite grade de detaliere a soluției:


11/14


Pentru a alege cea mai bună previziune in funcție de o eroare se foloseste opțiuneaWindow/ Errors as a function of alpha . In exemplul dat se observă ca cea mai mică eroare medie pătratică MSE este 7,92 pentru alpha 0,36:


12/14


Pentru a vizualiza valoarea previziunii p. Alpha optim se revine la datele de intrare cuoptiunea Window/Edit data, se modifică valoarea lui alpha si se activează din nou Solve:

Optiunea Window/Graph permite trasarea graficului vanzarilor reale si a previziunii realizate:


13/14


Optiunea Save as Excel file permite salvarea datelor si a rezultatelor in Excel (optiunea artrebui repetată pentru rezolvarea cu fiecare alpha):


14/14


Transferul d atelor in Excel permite editarea acestora într -o formă printabilă, completareagraficului cu previziunile pentru mai multe valori ale lui alpha, cu media valorilor reale etc.

Aceasta opțiune este foarte utilă pentru realizarea proiectului de disciplină.

me studiul de caz 1 previziunea vanzarilor rezolvare winqsb si qm for windows

Documents